平原区农田林网内光量分布及对小麦生物量的影响

对平原区农田林网光量分布、作物截获光量和生物量进行了研究,结果表明:林网内小麦各时期的光量均呈现随距林带距离增加而增高的趋势,时期不同各点之间差异较大;遮阴影响依次是成熟期>灌浆期>开花期>苗期;小麦各点叶面积指数均呈现随时期推延先增高后降低的趋势,在开花期达到最高,随着距林带距离的增加各点LAI呈现出增大趋势;各时期截获光量依次是灌浆期>开花期>成熟期>苗期,成熟期各点之间差异最大;小麦生物量各时期均呈现出离林带越远产量越高的趋势,开花期生物量增加迅速,成熟期生物量达到最大;各时期生物量与截获光量均呈现出正相关关系,其中灌浆期关系最密切,R2达到0.9217。

运用WOFOST模型模拟土壤中水分养分对小麦生物量的影响

为模拟研究小麦生长过程中生物量的影响因素,运用WOFOST作物模型,筛选模型的敏感性参数,设计15种模拟情景,利用情景分析与系统分析方法,模拟与评价了土壤中水分养分对小麦生物量的影响。结果表明:WOFOST模型中有6个参数敏感性指数均超过0.1,极为敏感,包括在20℃下的单叶有效光能利用率(EFFTB3)、生育期(DVS)指数设为0.0和0.5时的比叶面积(SLATB1和SLATB2)、从出苗到开花阶段的累积温度(TSUM1)、30℃下的最大CO2同化率(TMPF4)以及在35℃下的叶面积生长周期(SPAN)。按照养分缺乏、养分正常、养分充足3个情景下模拟小麦生物量指标叶面积指数(LAI)、地上总生物量(TAGP)与贮藏器官总干重质量(TWSO),得到土壤养分对小麦生物量的影响较小,土壤水分对小麦生物量影响较大。根据模拟结果得到每米土壤深度的有效含水量AWC的饱和值为190(kg·m-^1),小麦生物量随水分增加而增加,但当水分达到饱和时,增加水分对小麦生物量影响不大。本研究可为WOFOST小麦模型的参数优化和区域应用,以及定量模拟土壤水分与养分对小麦生物量的影响提供理论依据和方法。

基于光谱吸收深度分析的冬小麦生物量估算模型的建立

准确的估算作物的生物量,对作物长势监测具有重要的意义。利用高光谱仪获取的冬小麦高光谱实测数据,通过植被参数分析、植被光谱吸收特征挖掘,构建了冬小麦生物量的高光谱估算模型。结果表明,基于光谱深度分析与偏最小二乘方法建立的估算模型的R2值为0.86,RMSE为0.0397kg/m^2,较基于植被参数的生物量估算模型,模型精度得到了大幅的提高。本研究证实了利用光谱深度技术可以准确地挖掘光谱数据的"红谷"波段与生物量之间的关系,从而实现冬小麦生物量估算精度的提高。

冬小麦生物量卫星遥感估测研究

生物量是反映冬小麦长势的重要群体指标,及时、大面积获取冬小麦生物量信息有利于掌握早期冬小麦长势和产量形成动态,对于生产管理措施制定意义重大。以江淮麦区的泰兴、兴化两市大田冬小麦为研究区域,基于冬小麦生物量模型(WBM),利用环境星(HJ-1)进行冬小麦拔节期生物量监测预报研究。在提取研究区域小麦面积信息的基础上,利用泰兴市冬小麦拔节期遥感影像反演的LAI及时修订生物量模型的参数,再利用模型对兴化市冬小麦生物量信息进行预测。结果表明:(1)利用生物量模型预测的冬小麦生物量为1897.03～3800.78kg/hm2,平均为2866.33kg/hm2。实测的生物量为1932.30～3689.44kg/hm2,平均为2711.75kg/hm2,相对误差为5.70%,生物量模型的预测性较好;(2)利用预测生物量与卫星影像NDVI的转换模型,可制作冬小麦生物量预测专题图,并能准确、大面积获取不同等级生物量的冬小麦面积分布与长势信息。

基于机器学习算法的冬小麦不同生育时期生物量高光谱估算

为探索适用于冬小麦不同生育时期的高光谱估算方法,基于4年大田试验,以江苏省主要冬小麦品种为材料,以8种对常用生物量敏感的高光谱指数为基础,分别采用偏最小二乘算法、支持向量回归算法、随机森林算法在冬小麦4个主要生育时期(抽穗期前、抽穗期、开花期和灌浆期)进行了高光谱生物量估算和预测能力比较。结果表明,在冬小麦不同生育时期,高光谱估算生物量精度差异显著;利用随机森林构建的生物量估算模型在4个生育时期均表现出很好的效果,决定系数(r^2)和均方根误差(RMSE)在抽穗期前分别为0.79和44.82 g·m^(-2),在抽穗期分别为0.71和62.07 g·m^(-2),在开花期分别为0.70和97.63 g·m^(-2),在灌浆期分别为0.71和106.98 g·m^(-2);随机森林模型在4个生育时期的预测能力都高于或接近于支持向量回归模型,高于偏最小二乘回归模型,r^2和RMSE在抽穗期前分别为0.60和72.54 g·m^(-2),在抽穗期分别为0.60和75.07 g·m^(-2),在开花期分别为0.68和109.9 g·m^(-2),在灌浆期分别为0.61和127.93 g·m^(-2)。这说明随机森林算法在冬小麦不同生育时期生物量高光谱遥感估算方面具有较高的精度和稳定性。

氮肥与作物秸秆配施对小麦生长及氮素利用的影响

通过盆栽试验研究了氮肥及其与不同作物秸秆配施对冬小麦生物量、籽粒产量以及氮素吸收利用的影响。本试验共8个处理,不施肥对照(CK)、单施尿素(100%U,150 mg·kg-1)、尿素+大豆秸秆(UB)、尿素+玉米秸秆(UM)、120%尿素+玉米秸秆(120%UM)、110%尿素+大豆秸秆+玉米秸秆(110%UBM)、100%尿素+大豆秸秆+玉米秸秆(100%UBM)和80%尿素+大豆秸秆+玉米秸秆(80%UBM),其中玉米秸秆及大豆秸秆的用量均为2g·kg-1。结果表明,在返青期,U处理小麦生物量显著高于尿素与秸秆配施各处理。收获期,尿素用量相同的处理相比,秸秆与尿素配施处理的小麦生物量均高于U处理,但差异均未达显著水平;UM和UBM处理小麦籽粒产量均显著高于U处理;降低氮肥用量(80%UBM)小麦籽粒产量与U处理相比,无显著差异;尿素与一种秸秆配施处理小麦氮素利用率均高于单施尿素处理和尿素与两种秸秆配施处理。说明尿素配施秸秆有利于提高小麦生物量、籽粒产量和氮素利用率。

土壤多功能性对微生物多样性降低的响应

土壤微生物群落在驱动多种生态系统功能和生态过程中发挥着重要作用,是维持生物地球化学循环的主要驱动力.鉴于全球背景下观察到土壤微生物多样性随着土地利用集约化、气候变化而降低的现象,对土壤微生物多样性的减少是否会对土壤多功能性产生影响进行调查显得尤为重要.利用稀释灭绝法构建土壤微生物多样性梯度,结合高通量测序等技术手段,探究细菌、真菌和原生生物多样性降低对土壤多功能性的影响.结果表明,与未灭菌土壤相比,稀释处理土壤微生物α多样性(丰富度指数和香农指数)显著降低.主坐标分析(PCoA)表明,未灭菌土壤微生物群落结构与稀释处理土壤存在显著分异,而且细菌和真菌群落对稀释处理的响应高于原生生物.回归模型显示,土壤多功能性与微生物多样性指标呈显著的负线性关系,表明土壤微生物群落变化是调节土壤多功能性的关键因素.其次,通过集成推进树(ABT)和回归模型预测分析发现,一些特定的微生物类群如真菌短柄菌属(Solicoccozyma)、瓦湖胶珊瑚菌(Holtermanniella)和细菌属Rudaea相对丰度与土壤多功能性显著负相关,说明关键微生物类群在生物过程中发挥了指示性作用.进一步通过结构方程模型揭示,细菌、真菌和原生生物多样性都对土壤多功能性存在直接或间接影响,其中细菌是驱动土壤多功能性变化的关键生物因子.研究为土壤微生物多样性对土壤多功能性的影响提供了试验证据,并认为在单一农业生态系统中维持一定的土壤微生物群落多样性,特别是关键微生物类群的多样性对未来生态系统功能的可持续发展具有重要意义.